Seq2seq进阶，双向GRU

最新推荐文章于 2025-05-08 13:40:05 发布
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#gru #自然语言处理 #深度学习

本文详细介绍了Seq2Seq模型中的Attention机制，强调了如何通过AttentionEncoder避免信息过度压缩。文章首先概述了基本的seq2seq模型，然后重点讲解了Attention层的工作原理，包括如何计算注意力权重和能量，以及如何通过softmax使其归一化。同时，展示了Encoder和Decoder的实现细节，特别是如何结合前向和后向RNN的隐藏状态生成解码器的初始隐藏状态。

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一般编码器中得到的向量包含所有的上下文信息， 是高度压缩的信息， 怎么样来避免这种压缩呢？

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  • 这是原来的seq2seq， 当然有些小的改进在此不做介绍了。

主要使用attention

attention 向量a， 长度是源向量的长度， ai在0~1之间， 总和为1， 可以得到加权后的向量w
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在解码的每个时间步计算一个加权向量， 把它作为解码器和线性层的输入来进行预测

Encoder

使用双向GRU构建编码器

在这里插入图片描述

  • 此时output的大小为src_len, batch_size, hid_dim*num_directions , 其中第三轴的hidden的元素是两个分开的, 一个是前向的一个是后向的, 如下图
    在这里插入图片描述
    可以把所有的hidden前向和后向串联表示, 如下图:
    在这里插入图片描述

  • 此时hidden的大小是n_layers*num directions, batch_size, hid_dim
    其中[-2, :, :]给出顶层RNN在最后一个时间步长后的隐藏状态（即在它看到句子中的最后一个单词后），[-1, :, :]给出顶层RNN在最后一个时间步长后的隐藏状态（即在它看到句子中的第一个单词后）。

  • 由于解码器不是双向的，它只需要一个上下文向量z来作为它的初始隐藏状态s0，而我们目前有两个，一个向前的，一个向后的（ z → = h → T \overrightarrow z=\overrightarrow h_T z =h T​ 和

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